[发明专利]结合少样本学习与目标属性特征的SAR目标识别方法有效
| 申请号： | 202010708036.0 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111832580B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王英华;黄媛媛;王思源;刘宏伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/778 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明提出了一种结合少样本学习与目标属性特征的SAR目标识别方法，实现步骤为：获取源域数据集R、目标域数据集E、目标域支撑集ES、目标域查询集EQ以及R和ES的目标属性特征集合A；构建视觉分类网络F |
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| 搜索关键词： | 结合 样本 学习 目标 属性 特征 sar 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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